Mặt trời hoạt động theo chu kỳ 11 năm, nhưng thiết bị quan sát liên tục thay đổi và cải tiến. Sự không đồng nhất về độ phân giải và chất lượng giữa các thiết bị cũ – mới gây cản trở cho việc nghiên cứu dài hạn về sự tiến hóa của ngôi sao này.
Để giải quyết vấn đề, nhóm nghiên cứu tại Đại học Graz (Áo), phối hợp cùng Trung tâm Khoa học Ngoại hành tinh Đại học St Andrews và Viện Kính viễn vọng Không gian Hubble (Mỹ), đã phát triển một khung AI hai bước.
Bước 1: Mạng nơ-ron đầu tiên mô phỏng hình ảnh chất lượng thấp từ ảnh chất lượng cao, giúp AI hiểu cách thiết bị cũ làm "méo mó" dữ liệu.
Bước 2: Mạng nơ-ron thứ hai học cách phục hồi những ảnh "hư hại" để tái tạo chúng với độ sắc nét và chính xác cao hơn.
Theo trưởng nhóm nghiên cứu Robert Jarolim, AI không thay thế được kính viễn vọng, nhưng giúp tận dụng tối đa dữ liệu sẵn có bằng cách làm sạch nhiễu và hiệu chỉnh sai lệch thiết bị mà không làm mất thông tin vật lý quan trọng.
Công nghệ này đã được áp dụng vào dữ liệu từ nhiều thiết bị, trong đó có một vết đen mặt trời xuất hiện năm 2010 (NOAA 11106). AI đã tạo ra bản đồ từ trường sắc nét và chi tiết hơn, giúp giới thiên văn hiểu rõ hơn về cấu trúc từ tính – một yếu tố ảnh hưởng đến bão mặt trời và thời tiết không gian.
Đây được coi là bước tiến lớn trong việc phân tích dữ liệu thiên văn quá khứ – vốn thường mờ nhòe do giới hạn thiết bị. Phương pháp mới không chỉ hồi sinh dữ liệu cũ mà còn tạo nền tảng cho việc theo dõi các hiện tượng mặt trời kéo dài hàng thập kỷ một cách chính xác và toàn diện hơn.
Nghiên cứu được đăng trên Nature Communications đầu tháng 4/2025. Các nhà khoa học kỳ vọng AI sẽ còn tiếp tục được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực quan sát vũ trụ khác trong tương lai gần.
